前言

微服务架构有别于传统的单体式应用方案,我们可将单体应用拆分成多个核心功能。每个功能都被称为一项服务,可以单独构建和部署,这意味着各项服务在工作时不会互相影响

这种设计理念被进一步应用,就变成了无服务(Serverless)。「无服务」看似挺荒唐的,其实服务器依旧存在,只是我们不需要关注或预置服务器。这让开发人员的精力更集中——只关注功能实现

Serverless 的典型便是 AWS Lambda

AWS Lambda

如果你是 Java 开发人员,你应该听说过或使用过 JDK 1.8 里面的 Lambda,但是 AWS 中的 Lambda 和 JDK 中的 Lambda 没有任何关系

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

这里的 AWS Lambda 就是一种计算服务,无需预置或管理服务器即可运行代码,借助 Lambda,我们几乎可以为任何类型的应用程序或后端服务运行代码,而且完全无需管理,我们要做的只是上传相应的代码,Lambda 会处理运行和扩展 HA 代码所需的一切工作

说的直白一点

Lambda 就好比实现某一个功能的方法 (现实中,通常会让 Lambda 功能尽可能单一),我们将这个方法做成了一个服务供调用

到这里你可能会有个困惑,Lambda 既然就是一个「方法」,那谁来调用?或怎么来调用呢?

如何调用 Lambda

为了回答上面这个问题,我们需要登陆到 AWS,打开 Lambda 服务,然后创建一个 Lambda Function (hello-lambda)

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

Lambda 既然是个方法,就要选择相应的 Runtime 环境,如下图所示,总有一款适合你的(最近在用 Node.js, 这里就用这个吧)

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

点击右下角的 Create function 按钮进入配置页面

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

在上图红色框线的位置就可以配置出发 Lambda 的触发器了,点击 Add trigger

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从上图可以看出,AWS 内置的很多服务都可以触发 Lambda,我在工作中常用的有:

  • API Gateway (一会的 demo 会用到,也是最常见的调用方式)

  • ALB - Application Loac Balancer

  • CloudFront

  • DynamoDB

  • S3

  • SNS - Simple Notification Service

  • SQS - Simple Queue Service

上面只是 AWS 内置的一些服务,向下滑动,你会发现,你也可以配置很多非 AWS 的事件源

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

到这里,上面的问题你应该已经有了答案了。这里暂时先无需任何 trigger,先点击右上角的 Test 测试一下 Lambda

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

一个简单的 Lambda Function 就实现了,红色框线的 response 只是告诉大家,每个请求都会有相应的 Request ID,更有 START/END 标识快速定位 Log 内容 (可以通过 CloudWatch 查看,这里暂不展开说明)

你也可能已经开始发散你的思维了,如何运用 AWS Lambda,其实在 AWS 官网有很多样例:

经典案例

比如为了适应多平台图片展示,一张原始图片上传到 S3 后,会通过 Lambda resize 适应不同平台大小的图片

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比如使用 AWS Lambda 和  Amazon API Gateway 构建后端,以验证和处理 API 请求,当某一个用户发布一条动态,订阅用户将收到相应的通知

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

接下来我们就用 Lambda 实现经典的分布式订单服务案例

订单服务 Demo

为了增强用户使用体验,或者为了提升程序吞吐量,亦或是为了架构设计程序解耦,考虑到以上这些情况,我们通常都会借助消息中间件来完成

假设有一常见场景,用户下订单时如果选择开具发票,则需要调用发票服务,很显然调用发票服务不是程序运行的关键路径,这种场景,我们就可以通过消息中间件来解耦。这里有两个服务:

  1. 订单服务

  2. 发票服务

如果用 Lambda 来实现两个服务,整体设计思想就是这样滴:

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

现实中,我们不可能在 AWS console 通过点击按钮来创建各个服务的,在 AWS 实际开发中, 我们通过写 CloudFormation Template (以下会简称 CFT,其实就是一种 YAML 或者 JSON 格式的定义)来创建相关 AWS 服务,如果上述这个 Demo,从图中可以看出,我们要创建的服务还是非常多的:

  • Lambda * 2

  • API Gateway

  • SQS

如果写 AWS 原生的 CFT,要实现的内容还是挺多的

但是...... 懒惰的程序员总是能带来很多惊喜

Serverless Framework

写 JDBC 麻烦,就有了各种持久层框架的出现,同样写 AWS 原生 CFT 麻烦,就有了 Serverless Framework (以下会简称 SF)的出现帮助我们定义相关 Serverless 组件 (顺便问一下,GraphQL 你们有在用吗?)

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SF 不但简化了 AWS 原生 CFT 的编写,还简化了跨云服务的定义,就好比设计模式当中的 Facade,在上面建立了一层门面,隐藏了底部不同服务的细节,降低了跨云并用云的门槛,目前支持的云服务有下面这些

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

这里暂时不会对 SF 展开深入的说明,在我们的 demo 中只不过是要应用 SF 来定义

安装 Serverless Framework

如果你有安装 Node,那只需要一条 npm 命令全局安装即可:

npm update -g serverless

安装过后检查一下安装版本是否成功

sls -version
watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

配置 Serverless Framework

由于要使用 AWS 的 Lambda,所以要对 SF 做基本的配置,至少要让 SF 有权限创建 AWS 服务,当你创建一个 AWS 用户时,你可以获取 AK 「access_key_id」和 SK 「secret_access_key」(不是 SKII 哦),其实就是一种用户名和密码形式

然后通过下面一条命令添加配置就可以了:

serverless config credentials --provider aws --key 1234 --secret 5678 --profile custom-profile
  • --provider 云服务商

  • --key 你的AK

  • --secret 你的SK

  • --profile 如果你有多个账户时,你可以添加这个 profile 做快速区分

运行上述命令后,就会在 ~/.aws/目录创建一个名为 credentials 的文件存储上述配置,就像这样:

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

到这里准备工作就都完成了,开始写我们的定义就好了

创建 Serverless 应用

通过下面一条命令创建 serverless 应用

sls create --template aws-nodejs --path ./demo --name lambda-sqs-lambda
  • --template 指定创建的模版

  • --path 指定创建的目录

  • --name 指定创建的服务名称

运行上述命令后,进入 demo 目录就是下面这个结构和内容了

➜  demo tree
.
├── handler.js
└── serverless.yml

0 directories, 2 files

因为我们是用 Node.js 来编写 Serverless 应用,同样在 demo 目录下执行下面命令来初始化该目录,因为我们后面要用到两个 npm package

npm init -y

现在的结构是这样的(其实就多了一个 package.json):

➜  demo tree
.
├── handler.js
├── package.json
└── serverless.yml

0 directories, 3 files

至此,准备工作都已就绪,接下来就在 serverless.yml 中写相应的定义就可以了 (门槛很低:按照相应的 key 写 YAML 即可,是不是很简单?),打开 serverless.yml 文件来看一下,瞬间懵逼?

# Welcome to Serverless!
#
# This file is the main config file for your service.
# It's very minimal at this point and uses default values.
# You can always add more config options for more control.
# We've included some commented out config examples here.
# Just uncomment any of them to get that config option.
#
# For full config options, check the docs:
#    docs.serverless.com
#
# Happy Coding!

service: lambda-sqs-lambda
# app and org for use with dashboard.serverless.com
#app: your-app-name
#org: your-org-name

# You can pin your service to only deploy with a specific Serverless version
# Check out our docs for more details
# frameworkVersion: "=X.X.X"

provider:
  name: aws
  runtime: nodejs12.x

# you can overwrite defaults here
#  stage: dev
#  region: us-east-1

# you can add statements to the Lambda function's IAM Role here
#  iamRoleStatements:
#    - Effect: "Allow"
#      Action:
#        - "s3:ListBucket"
#      Resource: { "Fn::Join" : ["", ["arn:aws:s3:::", { "Ref" : "ServerlessDeploymentBucket" } ] ]  }
#    - Effect: "Allow"
#      Action:
#        - "s3:PutObject"
#      Resource:
#        Fn::Join:
#          - ""
#          - - "arn:aws:s3:::"
#            - "Ref" : "ServerlessDeploymentBucket"
#            - "/*"

# you can define service wide environment variables here
#  environment:
#    variable1: value1

# you can add packaging information here
#package:
#  include:
#    - include-me.js
#    - include-me-dir/**
#  exclude:
#    - exclude-me.js
#    - exclude-me-dir/**

functions:
  hello:
    handler: handler.hello
#    The following are a few example events you can configure
#    NOTE: Please make sure to change your handler code to work with those events
#    Check the event documentation for details
#    events:
#      - http:
#          path: users/create
#          method: get
#      - websocket: $connect
#      - s3: ${env:BUCKET}
#      - schedule: rate(10 minutes)
#      - sns: greeter-topic
#      - stream: arn:aws:dynamodb:region:XXXXXX:table/foo/stream/1970-01-01T00:00:00.000
#      - alexaSkill: amzn1.ask.skill.xx-xx-xx-xx
#      - alexaSmartHome: amzn1.ask.skill.xx-xx-xx-xx
#      - iot:
#          sql: "SELECT * FROM 'some_topic'"
#      - cloudwatchEvent:
#          event:
#            source:
#              - "aws.ec2"
#            detail-type:
#              - "EC2 Instance State-change Notification"
#            detail:
#              state:
#                - pending
#      - cloudwatchLog: '/aws/lambda/hello'
#      - cognitoUserPool:
#          pool: MyUserPool
#          trigger: PreSignUp
#      - alb:
#          listenerArn: arn:aws:elasticloadbalancing:us-east-1:XXXXXX:listener/app/my-load-balancer/50dc6c495c0c9188/
#          priority: 1
#          conditions:
#            host: example.com
#            path: /hello

#    Define function environment variables here
#    environment:
#      variable2: value2

# you can add CloudFormation resource templates here
#resources:
#  Resources:
#    NewResource:
#      Type: AWS::S3::Bucket
#      Properties:
#        BucketName: my-new-bucket
#  Outputs:
#     NewOutput:
#       Description: "Description for the output"
#       Value: "Some output value"

乍一看,你可能觉得眼花缭乱,其实这是一个相对完整的 Lambda 配置全集,我们不需要这么详细的内容,不过这个文件作为我们的参考

接下来我们就定义 demo 所需要的一切 (关键注释已经写在代码中)

service:
  name: lambda-sqs-lambda # 定义服务的名称

provider:
  name: aws # 云服务商为 aws
  runtime: nodejs12.x # 运行时 node 的版本
  region: ap-northeast-1 # 发布到 northeast region,其实就是东京 region
  stage: dev # 发布环境为 dev
  iamRoleStatements: # 创建 IAM role,允许 lambda function 向队列发送消息
    - Effect: Allow
      Action:
        - sqs:SendMessage
      Resource:
        - Fn::GetAtt: [ receiverQueue, Arn ]
      
functions: # 定义两个 lambda functions
  order:
    handler: app/order.checkout # 第一个 lambda function 程序入口是 app 目录下的 order.js 里面的 checkout 方法
    events: # trigger 触发器是 API Gateway 的方式,当接收到 /order 的 POST 请求时触发该 lambda function
      - http:
          method: post
          path: order

  invoice:
    handler: app/invoice.generate # 第二个 lambda function 程序入口是 app 目录下的 invoice.js 里面的 generate 方法
    timeout: 30
    events: # trigger 触发器是 SQS 服务,消息队列有消息时触发该 lambda function 消费消息
      - sqs:
          arn:
            Fn::GetAtt:
              - receiverQueue
              - Arn
resources:
  Resources:
    receiverQueue: # 定义 SQS 服务,也是 Lambda 需要依赖的服务
      Type: AWS::SQS::Queue
      Properties:
        QueueName: ${self:custom.conf.queueName}

# package:
#   exclude:
#     - node_modules/**

custom: 
  conf: ${file(conf/config.json)} # 引入外部定义的配置变量

config.json 内容仅仅定义了 queue 的名称,只是为了说明配置的灵活性

{
  "queueName": "receiverQueue"
}

因为我们要模拟订单的生成,这里用 UUID 来模拟订单号,

因为我们要调用 AWS 服务API,所以要使用 aws-sdk,

所以要安装这两个 package (这两个理由够充分吗?)

{
  "name": "lambda-sqs-lambda",
  "version": "1.0.0",
  "description": "demo for lambda",
  "scripts": {
    "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1"
  },
  "license": "MIT",
  "dependencies": {
    "uuid": "^8.1.0"
  },
  "devDependencies": {
    "aws-sdk": "^2.6.15"
  }
}

接下来,我们就可以编写两个 Lambda function 的代码逻辑了

Order Lambda Function

订单服务很简单,接收一个下单请求,下单成功后快速返回给用户,同时将订单下单成功的消息发送到 SQS 中,供下游发票服务开具发票使用

'use strict';

const config = require('../conf/config.json')
const AWS = require('aws-sdk');
const sqs = new AWS.SQS();
const { v4: uuidv4 } = require('uuid');

module.exports.checkout = async (event, context, callback) => {
    console.log(event)
    let statusCode = 200
    let message

    if (!event.body) {
        return {
        statusCode: 400,
        body: JSON.stringify({
            message: 'No order body was found',
        }),
        };
    }

    const region = context.invokedFunctionArn.split(':')[3]
    const accountId = context.invokedFunctionArn.split(':')[4]
    const queueName = config['queueName']

    // 组装 SQS 服务的 URL
    const queueUrl = `https://sqs.${region}.amazonaws.com/${accountId}/${queueName}`
    const orderId = uuidv4()

    try {
       // 调用 SQS 服务
        await sqs.sendMessage({
            QueueUrl: queueUrl,
            MessageBody: event.body,
            MessageAttributes: {
                orderId: {
                    StringValue: orderId,
                    DataType: 'String',
                },
            },
        }).promise();

        message = 'Order message is placed in the Queue!';

  } catch (error) {
    console.log(error);
    message = error;
    statusCode = 500;
  }

  // 快速返回订单 ID
  return {
    statusCode,
    body: JSON.stringify({
      message, orderId,
    }),
  };
};

Invoice Lambda Function

发票服务逻辑同样很简单,消费 SQS 指定队列中的消息,并将开具出的发票发送到客户订单信息的 email 中

module.exports.generate = (event, context, callback) => {
    console.log(event)
    try {
        for (const record of event.Records) {
          const messageAttributes = record.messageAttributes;
          console.log('OrderId is  -->  ', messageAttributes.orderId.stringValue);
          console.log('Message Body -->  ', record.body);
          const reqBody = JSON.parse(record.body)
          // 睡眠 20 秒,模拟生成发票的耗时过程
          setTimeout( () => {
              console.log("Receipt is generated and sent to :" + reqBody.email)
          }, 20000)
        }
    } catch (error) {
        console.log(error);
    }
}

到此 demo 的代码就全部实现了,从中你可以看到:

我们没有关注 lambda 的底层服务细节,没有关注 sqs 的服务,只是简单的代码逻辑实现以及服务之间的串联定义

最后我们看一下整体的目录结构吧:

.
├── app
│   ├── invoice.js
│   └── order.js
├── conf
│   └── config.json
├── package.json
└── serverless.yml

2 directories, 5 files

发布 Lambda 应用

在发布之前,编译一下应用,安装必须的 package「uuid 和 aws-sdk」

npm install

发布应用非常简单,只需要一条命令:

sls deploy -v

运行上述命令后大概需要等带几十秒钟, 在构建的最后,会打印出我们的构建服务信息:

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

上图的 endpoints 就是我们一会要访问的 API gateway 触发 lambda 的入口,在调用之前,我们先到 AWS console 看一下我们定义的服务

lambda functions

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

SQS-receverQueue

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

API Gateway

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

S3

从上图的构建信息中你应该还看到一个 S3  bucket 的名称,我们并没有创建 S3, 这是 SF 自动帮我们创建,用来存储 lambda zip package 的

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

测试

调用 API gateway 的 endpoint 来测试 lambda

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

打开 SQS 服务,你会发现,接收到一条消息:

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

接下来我们看看 Invoice Lambda function 的消费情况,打开 CloudWatch 查看 log:

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

从 log 中可以看出程序“耗费” 20 秒后打印了向客户邮件的 log(邮件也可以借助 AWS SES 邮件服务来实现)

至此,一个完整的 demo 就完成了,实际编写的代码并没有多少,就搞定了这么紧密的串联

删除服务

Lambda 是按照调用次数进行收取费用的,为了防止造成额外的开销,demo 结束后通常都会将服务销毁,使用 SF 销毁刚刚创建的服务也非常简单,只需要在 serverless.yml 文件目录执行这条命令:

sls remove

总结与感受

AWS Lambda 是 Serverless 的典型,借助 Lambda 可以实现更小粒度的“服务”,无需服务搭建也加快了开发速度。Lambda 同样可以结合 AWS 很多其服务,接收请求,将计算结果传递给下游服务等。另外很多第三方合作伙伴也在加入 Lambda 的 trigger 大部队,给 Lambda 更多触发可能,同时,借助 CI/CD,可以快速实现功能闭环

开通 AWS free tier,玩转 Lambda

 

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

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